rankingkable.csv

民國86年-105年(1997-2016) 台灣人最常去的地方前十名 (註:本資料已去除「未列名」的部分)

## Warning: package 'readr' was built under R version 3.4.2
## Warning: package 'knitr' was built under R version 3.4.3
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Year = col_integer(),
##   `1` = col_character(),
##   `2` = col_character(),
##   `3` = col_character(),
##   `4` = col_character(),
##   `5` = col_character(),
##   `6` = col_character(),
##   `7` = col_character(),
##   `8` = col_character(),
##   `9` = col_character(),
##   `10` = col_character()
## )
Year 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1997 香港 日本 美國 澳門 泰國 新加坡 馬來西亞 印尼 菲律賓 越南
1998 香港 日本 美國 澳門 泰國 新加坡 馬來西亞 菲律賓 印尼 越南
1999 香港 澳門 日本 美國 泰國 馬來西亞 新加坡 加拿大 越南 印尼
2000 香港 澳門 日本 美國 泰國 馬來西亞 新加坡 印尼 越南 加拿大
2001 香港 澳門 日本 泰國 美國 馬來西亞 印尼 新加坡 越南 加拿大
2002 香港 澳門 日本 美國 泰國 印尼 越南 新加坡 馬來西亞 加拿大
2003 香港 澳門 日本 美國 泰國 印尼 越南 韓國 新加坡 馬來西亞
2004 香港 日本 澳門 美國 泰國 韓國 印尼 越南 馬來西亞 新加坡
2005 香港 日本 澳門 美國 韓國 泰國 越南 印尼 新加坡 馬來西亞
2006 香港 澳門 日本 美國 韓國 泰國 越南 新加坡 印尼 馬來西亞
2007 香港 日本 澳門 美國 韓國 泰國 越南 印尼 新加坡 馬來西亞
2008 香港 日本 澳門 美國 韓國 泰國 越南 中國大陸 印尼 新加坡
2009 香港 中國大陸 日本 澳門 美國 韓國 越南 泰國 印尼 馬來西亞
2010 中國大陸 香港 日本 澳門 美國 韓國 泰國 越南 馬來西亞 印尼
2011 中國大陸 香港 日本 澳門 韓國 美國 泰國 越南 印尼 馬來西亞
2012 中國大陸 香港 日本 韓國 澳門 美國 越南 泰國 新加坡 菲律賓
2013 中國大陸 日本 香港 韓國 澳門 泰國 美國 越南 新加坡 馬來西亞
2014 中國大陸 日本 香港 韓國 澳門 美國 泰國 越南 新加坡 馬來西亞
2015 日本 中國大陸 香港 泰國 澳門 韓國 美國 越南 新加坡 馬來西亞
2016 日本 中國大陸 香港 韓國 澳門 泰國 美國 越南 新加坡 馬來西亞

rankingline.csv

民國86年-105年(1997-2016) 台灣人最常去的地方人數變化圖 (註:本資料已去除「未列名」的部分)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.4.2
## Warning: package 'plotly' was built under R version 3.4.2
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Year = col_integer(),
##   Location = col_character(),
##   `number of visitors` = col_integer()
## )
## We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`

Cross-strait_charters_weekends08.jpg

Cross-strait_daily_charter_route_map.jpg

直航定期化 2009.08.31.png

2009.09 兩岸直航單月班次次數及載客率變化圖.png

m2008.csv

m2009.csv

m2010.csv

m2008_2010.csv

觀察97-99的台灣前往東亞地區(亦為前5名)的月資料

library(readr)
library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.4.2
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
m2008 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/Liao/m2008.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Location = col_character(),
##   Month = col_integer(),
##   `number of visitors` = col_number()
## )
m2009 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/Liao/m2009.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Location = col_character(),
##   Month = col_integer(),
##   `number of visitors` = col_number()
## )
m2010 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/Liao/m2010.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Location = col_character(),
##   Month = col_integer(),
##   `number of visitors` = col_number()
## )
m2008_2010 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/Liao/m2008_2010.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Location = col_character(),
##   Month = col_character(),
##   `number of visitors` = col_number()
## )
library(ggplot2)
library(plotly)
gp=ggplot(m2008,mapping = aes(x=Month, y=`number of visitors`))+
    geom_line(mapping = aes(color=Location))+
    scale_x_continuous(limits=c(1,12) ,breaks=1:12)+
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, 300000, by=20000))+
    labs(title = "民國97年(2008) 台灣人前往東亞地區月資料")
ggplotly(gp)
## We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`
gp=ggplot(m2009,mapping = aes(x=Month, y=`number of visitors`))+
    geom_line(mapping = aes(color=Location))+
    scale_x_continuous(limits=c(1,12) ,breaks=1:12)+
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, 300000, by=20000))+
    labs(title = "民國98年(2009) 台灣人前往東亞地區月資料")
ggplotly(gp)
## We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`
gp=ggplot(m2010,mapping = aes(x=Month, y=`number of visitors`))+
    geom_line(mapping = aes(color=Location))+
    scale_x_continuous(limits=c(1,12) ,breaks=1:12)+
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, 300000, by=20000))+
    labs(title = "民國99年(2010) 台灣人前往東亞地區月資料")
ggplotly(gp)
## We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`
mlabels=unique(m2008_2010$Month)
m2008_2010$Month = factor(m2008_2010$Month, labels=mlabels, ordered=T)

gp=ggplot(m2008_2010,mapping = aes(x=Month, y=`number of visitors`, group=Location))+
    # geom_line() + 
    geom_line(mapping = aes(color=Location))+
    #scale_x_continuous(limits=c(1,36) ,breaks=1:36)+
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, 300000, by=20000))+
    labs(title = "民國97-99年(2008-2010) 台灣人前往東亞地區月資料")+
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
ggplotly(gp)
## We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`

China08_17

library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
China08_17 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/Liao/China08_17.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Month = col_character(),
##   Location = col_character(),
##   `number of visitors` = col_number()
## )
mlabels=unique(China08_17$Month)
China08_17$Month = factor(China08_17$Month, labels=mlabels, ordered=T)

gp=ggplot(China08_17,mapping = aes(x=Month, y=`number of visitors`, group=Location))+
    geom_line(mapping = aes(color=Location))+
        geom_smooth(method="lm",formula=y~poly(x, 3),color="skyblue")+
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, 450000, by=30000))+
    labs(title = "民國97-106年(2008-now)台灣人前往中國的月資料")+
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
ggplotly(gp)
## We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`

newm2012_2017.csv

觀察過去五、六年台灣最常去的地區月資料

library(readr)
library(ggplot2)
library(plotly)

newm2012_2017 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/Liao/newm2012_2017.csv")
## Warning: Missing column names filled in: 'X2' [2], 'X6' [6], 'X7' [7],
## 'X8' [8], 'X9' [9], 'X10' [10], 'X11' [11], 'X12' [12], 'X13' [13],
## 'X14' [14], 'X15' [15], 'X16' [16], 'X17' [17]
## Parsed with column specification:
## cols(
##   Year = col_character(),
##   X2 = col_character(),
##   Month = col_character(),
##   Location = col_character(),
##   `number of visitors` = col_number(),
##   X6 = col_character(),
##   X7 = col_character(),
##   X8 = col_character(),
##   X9 = col_character(),
##   X10 = col_character(),
##   X11 = col_character(),
##   X12 = col_character(),
##   X13 = col_character(),
##   X14 = col_character(),
##   X15 = col_character(),
##   X16 = col_character(),
##   X17 = col_character(),
##   小計 = col_number()
## )
mlabels=unique(newm2012_2017$Month)
newm2012_2017$Month = factor(newm2012_2017$Month, labels=mlabels, ordered=T)

gp=ggplot(newm2012_2017,mapping = aes(x=Month, y=`number of visitors`, group=Location))+
    geom_line(mapping = aes(color=Location))+
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, 450000, by=30000))+
    labs(title = "民國101-106年(2012-2017) 台灣人最常前往的地區月資料")+
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
ggplotly(gp)
## We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`